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为明确不同炒制温度及粒色对青稞糌粑粉挥发性风味物质(Volatile organic compounds,VOCs)的影响,采用气相色谱-离子迁移谱(Gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)对黑青稞芶芒紫(BHB)、白青稞昆仑-15(WHB)在不同炒制温度(160、180、200、220和240℃)下糌粑粉中VOCs进行分析。结果表明,受试样品中共检测出62种化合物,可准确识别的有44种有机物,包含19种醛类、10种醇类、5种酮类、5种酯类、4种吡嗪类和1种呋喃类;炒制对糌粑粉VOCs的组成具有显著影响,随着炒制温度的升高,醇类VOCs总量呈逐渐下降的趋势,醛类、酮类、酯类、吡嗪类、呋喃类VOCs则呈增加的趋势;吡嗪类、醛类和酮类是青稞糌粑粉VOCs的特征性和主要的风味物质,在较高温度(220、240℃)下炒制有利于其产生;WHB中VOCs随炒制温度的变化更加显著,除呋喃类VOCs外,其他类化合物相对变化量均高于BHB;由主成分分析可知BHB和WHB糌粑粉风味存在显著差异,可以分为两种不同的风味类型。本研究有望为青稞糌粑粉... 相似文献
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以菌体量(OD600 nm值)为评价指标,通过单因素及响应面试验对谷糠乳杆菌(Lactobacillus farraginis)84-M-Y-7的培养基配方进行优化,应用正交试验对发酵条件进行优化,进一步以湿菌质量及活菌数为评价指标,对谷糠乳杆菌84-M-Y-7的菌体收集条件进行了优化。结果表明,最佳培养基配方为大豆蛋白胨3%、豆粕粉1.5%、乳糖3%、维生素B20.06%,在此优化培养基配方下,谷糠乳杆菌84-M-Y-7的菌体量比优化前提高了1.9倍;菌株最适培养条件为:接种量8%、发酵温度35℃、发酵时间24 h,在此培养条件下谷糠乳杆菌84-M-Y-7的菌体密度比优化前提高了2.3倍。最佳菌体收集条件为:4 000 r/min离心15 min,在此条件下,湿菌质量为0.012 g/mL,活菌数为1.05×107 CFU/mL。 相似文献
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以西藏芜菁为原料,研究复合酶辅助超声法提取芜菁中总黄酮的最佳工艺条件及其抗氧化活性。以总黄酮得率为考察指标,通过Plackett-Burman实验筛选出对得率影响最显著的三个因素:复合酶配比、料液比及超声功率。随后通过响应面法优化芜菁总黄酮的提取工艺,同时通过DPPH自由基和ABTS+自由基清除实验评估了芜菁总黄酮的抗氧化活性。结果表明,复合酶辅助超声法提取芜菁总黄酮的最佳工艺条件为:复合酶配比为1.9:1 g/g,复合酶用量为2%,料液比为1:38 g/mL,乙醇浓度为75%,酶解温度为50℃,酶解时间为55 min,超声功率为204 W,超声时间为60 min,在此条件下总黄酮得率达到最大值1.458%。抗氧化实验结果表明芜菁总黄酮对DPPH自由基清除的IC50为185.6 μg/mL,对ABTS+自由基清除的IC50为164.3 μg/mL,说明芜菁总黄酮具有体外抗氧化活性。综上,本研究得到了复合酶辅助超声法提取芜菁总黄酮的最佳工艺条件,且提取得到的芜菁总黄酮具有较强的抗氧化活性,为西藏芜菁的开发及利用提供了一定的科学依据。 相似文献
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目的 建立三维荧光光谱结合机器学习快速检测橄榄油中掺假廉价油的方法。方法 采集橄榄油及掺入大豆油、玉米油、棕榈油三种不同浓度梯度油的荧光光谱数据,利用标准差标准化(standardscaler)、标准正态变换(standard normal variate,SNV)、归一化(normalize)三种光谱预处理方法,基于K近邻(K-nearest neighbor,KNN)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)、偏最小二乘法(partial least squares,PLS)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN) 5种机器学习方法,构建5种橄榄油定量掺假模型。结果 在定性模型中,基于PLS算法构建的模型效果最好,对3种掺假橄榄油的准确率为79%~97%,其中,在鉴定掺假大豆油的橄榄油中正确率高达97%。在构建的掺假油定量模型中,Standardscaler预处理结合RF算法,构建的定量模型最优,Rc2、Rp2、RMSEC、RMSEP最高,分别为1.00、0.99、0.01、0.02。结论 构建橄榄油掺假3种油的定性定量模型,并建立一种快速、实时、低成本的橄榄油掺假检测方法,能够准确判断是否掺入廉价油,并量化掺假程度,提供更全面的橄榄油质量评估。 相似文献
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